Rust能不能做后端开发语言？
ProjectX只是现在我在做的一个项目的名称，我计划在整个项目的过程中做更多的尝试，并且尽可能的将过程记录下来。如果感兴趣可以关注我，非常欢迎给我或是ProjectX提提你的建议。
这次ProjectX在选择后端开发语言的时候，我不会考虑我自己的熟悉程度和之前的积累，希望可以比较客观的选择一个适合的后端语言，我也可以通过这个过程了解更多后端语言。目前计划尝试的后端语言有：PHP、JAVA、Node.js、Go、Rust、Ruby、Python。没有案例的分享都是耍流氓，我用这几个语言统一做一个简单的数据查询返回的API接口，来从服务器支持、开发环境搭建、RESTful路径设置、数据库连接、语言结构和文档社区丰富度六个方面来聊聊我自己的感受。
语言简介
相对于其他语言来说，Rust属于最新的一个成员。最早由Mozilla于2014年4月9日发布。Rust是一款高级通用语言，而且属于少有的一款兼顾开发和执行效率的编程语言。Rust结合了脚本语言的语法结构和C语言编译执行效率，并且具有类似垃圾回收和数据类型及所有权系统等功能，所以可靠性和高性能运行都属于Rust的特色。虽然是一个非常年轻的编程语言，但是Rust可以算是最近几年最流行的编程语言。5月发布的Stack Overflow 2020开发者调查中，Rust被86.1%开发者选择为“最喜欢”的编程语言，比第二名TypeScript高出近20%。虽然Rust并不是一个专属的网络应用开发语言，但是作为一个以安全著称的编辑语言，实际上是非常适合网络开发的。而且因为是编译型语言，编译器也能在过程中就安全稳定的问题作出提醒，作为后端网络开发还是不错的一个优势。
来自mozilla的Rust
服务器支持
Rust的通用库中已经包含了类似TcpListener这样的网络通讯库，可以直接通过调用std : : net 下面的TcpListener来直接监听Tcp端口，然后再处理Request。这点上与一些脚本型的编程语言比要自由得很多。Rust作为比较流行的编程语言，也有不少第三方HTTP库来支持Web开发，可以不用再花时间从底层开发，比较热门的库像Hyper或者Tide都是被不少Web开发框架用到的。Rust下Web开发框架也不少，比较热门的有Rocket、Actix-Web、Tower-web、Warp等等框架。因为初次接触Rust，所以还是先从比较成熟的框架Rocket来作Demo的尝试，相对文档会比较完善一些。不过，根据网上的一些讨论，Rocket或是Actix-Web虽然比较热门，但是因为基于比较老的hyper库，所以可能对于一些功能不支持，例如Rocket不支持Async/Wait功能。不过总的来说Rust对于服务器的支持还是不错的，而且就算找不到合适的开发框架，也可以从底层开发，虽然比较浪费时间。
Rocket
IDE VS Editor
Rust基本支持主流的编辑器
Rust基本上没有直接IDE，只是通过插件的方式集合在一些IDE或者编辑器中，Rust对于主流的编辑器基本都支持。因为对于VS Code比较熟悉也就直接通过VS Code安装了Rust插件，然后结合通过以下的shell 安装好Rust以及Cargo，就基本安装好了开发环境。
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
Rust会通过Cargo来处理依赖的库，而且在编译的时候来拉取的，因为一些众所周知的网络问题，拉取速度非常慢。需要将第三方库的注册表网站crates.io换成国内镜像。修改成国内镜像的方式，在cargo安装文件夹下新建config文件，一般cargo的安装位置如下：
$HOME/.cargo
然后在新建的config文件中加入国内镜像的信息，例如使用gitee的镜像的话，文件内容如下：
[source.crates-io] replace-with='crates-cn' [source.crates-cn] registry="https://gitee.com/crates/crates.io-index.git"
不过使用之后，发现gitee的index并不是最新的，就像最新的Rocket版本0.4.5就没有被收入，所以换成了中科大的镜像，文件内容可以改成相应的git链接，如下
[source.crates-io] replace-with='ustc' [source.ustc] registry="https://mirrors.ustc.edu.cn/crates.io-index"
虽然说Rust没有自己的专属IDE，不过Editor+插件的方式基本可以雷同于IDE，而且整体开发环境的配置还是非常直观的。
VS Code的Rust插件
RESTful vs GraphQL
通过Rust实现RESTful规范的接口，整体来说还是比较直观的，Rust下比较流行的第三方Web开发框架都会支持路由功能，虽然不同的框架支持的方式不同，不过本质上都是通过挂载一个根路径，然后通过框架支持的Macro来将不同路径来指向不同函数来处理，我是用Rocket来做这个RESTful接口的Demo的，除了Rocket服务器启动和根目录挂载基本上，就是三行如下的代码就可以设置好一条路径：
#[get("/herb/<uid>")]
pub fn get_herb(uid:i32) -> Result<Json<Vec<Herb>>, String> {
//数据连接和业务逻辑
} 当然可以将所有路由放在一个模块内，然后在主程序内调用，类似如下的启动Rocket服务器就可以运行了
fn main() {
rocket::ignite()
.mount("/", routes![
routes::get_herb
])
.launch();
} 
RESTful接口demo的测试结果
对于GraphQL来说设置上会稍微复杂一点，需要通过第三方的GraphQL库来实现，我使用了Juniper，同时尝试了另一个Web开发框架Actix-Web，整体开发效率还是非常快的，主要还是得益于Rust的Macro机制，基本上很多方法都通过Macro来关联到了相应的对象上，直接在需要的地方调用就可以了。不过对于GraphQL要多一步设置Schema的过程，不过对于处理函数的添加还是比较直观的，比之前使用Go的时候要更便于维护。在设置完Schema之后，只需要在RootQuery中添加相应的函数就能实现不同的业务逻辑，如下面包含两个函数，调用全部对象和查询单一对象的函数：
#[juniper::object]
impl QueryRoot {
fn herbs() -> Vec<Herb> {
use crate::schema::herbs::dsl::*;
let connection = establish_connection();
herbs
.limit(100)
.load::<Herb>(&connection)
.expect("Error loading members")
}
fn herb(_uid:i32) -> Vec<Herb> {
use crate::schema::herbs::dsl::*;
let connection = establish_connection();
herbs
.filter(uid.eq(_uid))
.load::<Herb>(&connection)
.expect("Error loading herbs")
}
} 
GraphQL接口demo的测试结果
经过这两个不同规范的，Rust高开发效率的特性非常好的体现了，只要熟悉了Rust语言规范之后，整体开发效率还是非常高的，很多代码会通过Macro机制省略了。如果选择Rust的话，感觉使用GraphQL的机会会更高，毕竟RESTful和GraphQL之间的开发成本差不多，那么GraphQL的自由度就更高了。
数据库连接
Diesel使用起来还是比较方便的
我使用了Diesel这个比较流行的数据库连接框架，是设置和初始化的过程中，体现出了Rust比较类似其他系统语言的地方，在安装了Diesel命令行工具之后，只需要通过下面几行命令行就能直接设置好数据库以及migration的配置
//安装diesel_cli，最后的参数是根据使用的数据库来设置的 >cargo install diesel_cli --no-default-features --features mysql //将数据库连接数据添加到项目根目录的.env文件中 >echo DATABASE_URL=mysql://username:password@localhost/database_name > .env //然后设置就可以了 >diesel setup
这样diesel会了连接到数据库服务器，如果数据库不存在的时候，会自动生成一个数据库。然后通过新建一个migration来添加数据库中的表
>diesel migration generate migration_name
这样就会在项目根目录下migrations文件下生成当前时间为前缀的文件夹，其中有两个文件，up.sql 存放新建表需要的sql语句，down.sql存放up.sql内相关新建语句的销毁语句，例如：
//up.sql CREATE TABLE IF NOT EXISTS herbs ( uid int PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, cn_name varchar(255) NOT NULL, en_name varchar(255) DEFAULT NULL, latin_name varchar(255) NOT NULL, botanic_name varchar(255) DEFAULT NULL, part_used varchar(255) NOT NULL, common_name json DEFAULT NULL, country_of_origin json DEFAULT NULL, description text, harvest_season varchar(255) DEFAULT NULL, grow_duration varchar(255) DEFAULT NULL ) //down.sql DROP TABLE herbs
添加好相应的SQL语句，在运行如下命令就基本上设置好了Diesel
>diesel migration run
也可以通过以下命令来重置数据库
>diesel migration redo
Diesel会直接在项目根目录下的schema.rs文件中根据数据库表的结构生成好相应的数据结构。然后通过diesel支持的Macro，建立同样结构的struct就可以直接调用数据库中的数据条了。例如对于可以查询的数据条，可以在struct定义之上添加如下的Macro
#[derive(Queryable)]
struct Herb {
uid: i32,
cn_name: String,
en_name: String,
latin_name: String,
botanic_name: String,
part_used: String,
common_name: String,
country_of_origin: String,
description: String,
harvest_season: String,
grow_duration: String,
} 这样就可以直接通过在相应的业务逻辑中通过filter，load等查询函数了。
整体来说Diesel在开发过程中非常简洁明了，就算初次接触的话，也是能直接掌握，对于之后比较复杂的数据库操作自由度不确定是否足够，不过对于一般项目的数据操作还是足够的。
语言结构
Rust的语言结构同时是优势也是劣势。对于初次接触的时候，Rust的语言结构非常令人疑惑，主要是其中的一些调用符号，比如->, : :, <>等等，不过熟悉之后就会觉得这些符号也算比较直观，而且在不同场景使用不同的符号让代码的可读性反而提高了。
然后Rust高开发效率的特性也通过Macro机制体现的淋漓尽致。通过不同derive Macro设置可以直接将相应的抽象函数添加给struct，这样可以少写很多代码。例如下面我给这个struct添加了数据库查询(Queryable)的同时，添加了JSON的Serialize和Deserialize的功能。这样在查询出数据条可以直接调用JSON的map函数来生成JSON字符串。
#[derive(Serialize, Deserialize, Queryable)]
pub struct Herb {
pub uid: i32,
pub cn_name: String,
pub en_name: String,
pub latin_name: String,
pub botanic_name: String,
pub part_used: String,
pub common_name: String,
pub country_of_origin: String,
pub description: String,
pub harvest_season: String,
pub grow_duration: String,
} 这个对于RESTful接口非常有用，可以将数据库的查询结果直接map然后返回。
总的来说，一开始会觉得Rust是比较复杂的编程语言，不过熟悉了之后，还是非常喜欢Rust简洁的代码结构和高效的开发体验。
文档社区
作为一个比较热门的编程语言，Rust的开发社区还算是比较活跃的，不过因为毕竟Rust还是一个非常年轻的编程语言，很多第三方框架也都比较年轻， 有些框架还都没有完全达到1.0版本，而且文档相对也是比较简单的。不过Rust的稳定性应该会延展到第三方框架的开发上的，虽然大型项目可能不一定适合，但是绝大多数项目还是可以支持到的。
文档也是同样的问题，作为比较年轻的语言，除了官方文档以外，文档或是解决方案相对会少不少。而且很多文档还是以英文为主还没有中文化。但是以开发社区的活跃度来看，应该不需要多少时间就会出现很多文档和问题解决方案出现。